Evidence for the widespread occurrence of ancient forests on cliffs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim The objective of this work was to determine if the existence of ancient forests on cliffs was specific to the Niagara Escarpment, Canada, or part of a globally widespread pattern. Location Sixty‐five cliff sites were visited in five countries in the temperate climatic zone, and trees were sampled for age and growth rate on forty‐six of these. Methods Two hundred and twenty‐four core samples or cross‐sections were taken from trees on cliffs that varied in height, aspect, rock‐type, and exposure. General observations were also made of regeneration of the tree species forming the mature canopy, and other habitat conditions. Results The evidence shows that ancient slow‐growing forest occurs on most cliffs. Age and growth rate distributions were similar at all treed sites. Small‐statured Thuja, Juniperus , or Taxus stems with age estimates in excess of 1000 years were found in the United States, the United Kingdom and France, and small Pinus and Quercus stems nearly 400 years in Germany. There was a high rate of recurrence of plants in the genera Polypodium , Asplenium , Cystopteris , Campanula , Rosa , Prunus , Hedera , and Sorbus . Most of the sites appear to be habitats of completely natural origin. Conclusions We conclude that ancient natural forest is a normal feature of cliffs, at least in the temperate zone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».